将可变形自注意力计算结果拿到后,便是一系列normal等操作,最后返回单层DecoderLayer的结果: 这个结果会进行如下操作: 多层DecoderLayer结果 上述过程是在循环里,代码中有3层,经过多层DecodeLayer计算后,最终得到输出的分类结果与回归结果,将其返回,该部分完整代码如下: out_bboxes, out_logits = self.decoder( target...
一、本文介绍 本文记录的是基于RTDETRDecoder模块的YOLOv11目标检测改进方法研究。RT-DETR的Decoder&Head模块通过不确定性最小化查询选择,能为解码器提供高质量的初始object queries,从而提高对目标物体的分类和定位准确性。相比v11原始的检测头,RT-DETR能更准确地检测出不同大小和密集排列的物体,替换后能够更好的提高...
结论:anchor-free检测器的性能优于anchor-based检测器,因为二者精度相当但前者比后者花费更少的NMS时间,原因在于anchor-based检测器会产生三倍多的包围框。 3.Real-time DETR(RT-DETR) (1)模型整体架构 三部分结构:backbone,efficient hybrid encoder, Transformer decoder (2)高效的混合编码器 动机:高级特征包含关于...
具体来说,RT-DETR选择DINO的decoder,使用了具体线性复杂度的deformable attention,同时,在训练阶段,使用到了DINO的“去噪思想”来提升双边匹配的样本质量,加快训练的收敛速度。整体来看,RT-DETR的检测头几乎就是把DINO的照搬了过来,当然,其中的一些边边角角的操作给抹掉了,尽可能达到“精简”的目的。 随后,在训练的...
Decoder 消融实验 我们还对 Decoder 不同层的输出评估了精度,并测试了对应的检测器推理时间。RT-DETR 通过在推理时使用不同层数的 Decoder ,可以灵活的调整推理速度而不需要重新训练。我们发现减少少数的层( 1~2 )对精度产生的影响很小,而且可以显著...
YOLO 检测器有个较大的待改进点是需要 NMS 后处理,其通常难以优化且不够鲁棒,因此检测器的速度存在延迟。为避免该问题,我们将目光移向了不需要 NMS 后处理的 DETR,一种基于 Transformer 的端到端目标检测器。然而,相比于 YOLO 系列检测器,DETR 系列检测器的速度要慢的多,这使得"无需 NMS "并未在速度上体现...
为了进一步提高 RT-DETR 的精度,我们又将目光移向了 DETR 架构的另外两个关键组件: Query Selection 和 Decoder 。 Query Selection 的作用是从 Encoder 输出的特征序列中选择固定数量的特征作为 object queries ,其经过 Decoder 后由预测头映射为置信度和边界框。现有的 DETR 变体都是利用这些特征的分类分数直接选择...
为了进一步提高 RT-DETR 的精度,我们又将目光移向了 DETR 架构的另外两个关键组件: Query Selection 和 Decoder 。 Query Selection 的作用是从 Encoder 输出的特征序列中选择固定数量的特征作为 object queries ,其经过 Decoder 后由预测头映射为置信度和边界框。现有的 DETR 变体都是利用这些特征的分类分数直接选择...
Decoder 消融实验 我们还对 Decoder 不同层的输出评估了精度,并测试了对应的检测器推理时间。RT-DETR 通过在推理时使用不同层数的 Decoder ,可以灵活的调整推理速度而不需要重新训练。我们发现减少少数的层( 1~2 )对精度产生的影响很小,而且可以显著提高推理速度,这为提供更轻量级的 RT-DETR(S or M) 提供了可...
num_decoder_layers: 3 num_denoising: 100 optimizer: type: AdamW params: - params: '^(?=.*backbone)(?=.*norm).*$' lr: 0.00001 weight_decay: 0. - params: '^(?=.*backbone)(?!.*norm).*$' lr: 0.00001 - params: '^(?=.*(?:encoder|decoder))(?=.*(?:norm|bias)).*$' ...